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茶葉檢測(cè)中近遠(yuǎn)紅外分析技術(shù)研究進(jìn)展

2016-04-28 01:23:29
現(xiàn)代食品 2016年22期
關(guān)鍵詞:研究進(jìn)展檢測(cè)質(zhì)量

◎ 程 敏

(潛山縣市場(chǎng)監(jiān)督檢驗(yàn)所,安徽 潛山 246300)

1 遠(yuǎn)近紅外技術(shù)概述

1.1 遠(yuǎn)紅外技術(shù)

對(duì)于遠(yuǎn)近紅外線的界定如圖1所示。

圖1 遠(yuǎn)近紅外線的界定圖

由圖1可知,遠(yuǎn)紅外線就是界定于5.6~1 000 μm間電磁波的遠(yuǎn)紅外線。而遠(yuǎn)紅外技術(shù),就是一種通過輻射熱對(duì)原料進(jìn)行檢測(cè)的方式。其具備熱輻射效率高、熱損失小、容易控制、傳熱效率高、熱吸收效率高以及輻射受熱均勻等特征,可以說是一種無損食品本質(zhì)的檢測(cè)技術(shù)。在食品中的應(yīng)用,主要體現(xiàn)在以下幾方面。一是食品催熟。在茶葉生產(chǎn)中,利用該種技術(shù)照射茶葉,可將茶葉溫度達(dá)到35 ℃左右出現(xiàn)凋萎,繼而增加茶葉的品質(zhì)及香氣。二是食品防腐殺菌及脫水干燥等方面的應(yīng)用。

1.2 近紅外技術(shù)

自身具備一定的無損、高效的分析特征,分析過程包括樣品光譜數(shù)據(jù)采集、樣品組成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)測(cè)定、轉(zhuǎn)換光譜數(shù)據(jù),并與化學(xué)測(cè)定值實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)模型的建立、驗(yàn)證模型的評(píng)定、未知樣品組成性質(zhì)的掃描測(cè)定。

常見的幾種近紅外光譜分析法,其計(jì)量方法包括多元線性回歸法(MLR)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(ANN)和極限學(xué)習(xí)法(ELM)。其中,MLR法主要對(duì)其一個(gè)隨機(jī)變量,與多個(gè)變量之間線性關(guān)系的分析,當(dāng)變量Y的影響因素較多時(shí),其多元線性回歸模型為Y=β0+β1X1+β2X2+...+βKXK+ε;根據(jù)Y與X的多種樣本數(shù)據(jù),可求出估值b0、b1、b2...bk;其樣本回歸模型為Y=b0+b1X1+b2X2+...+bKXK+ε。

其中偏最小二乘法(PLS)的數(shù)學(xué)模型為X=TP’+E、Y=UQ’+F;其中T、U的矩陣元分別為X、Y的得分,而P、Q的矩陣元分別為X、Y的裝載,E、F分別為運(yùn)用偏最小二乘模型法去擬合X、Y所引進(jìn)的誤差。

2 近紅外光譜分析技術(shù)在茶葉檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1 茶葉水分含量的測(cè)定

茶葉水分含量的檢測(cè)效果直接影響著茶葉的品質(zhì),當(dāng)其低于5%時(shí),茶葉香氣變化不大;而當(dāng)其超過6.5%時(shí),茶葉品質(zhì)變化較大。劉輝軍等通過綠茶水分檢測(cè)模型,其預(yù)測(cè)系數(shù)為0.933。王勝鵬等通過茶鮮葉的含水量近紅外光譜模型,確定了主成分?jǐn)?shù)為7情況下的系數(shù)為0.92。其中,茶葉水分質(zhì)量表示,公式為:水分(%)=(M1-M2)/M0×100,其中 M1、M2、M0分別表示試樣和烘皿烘前、烘后的質(zhì)量、試樣的質(zhì)量。

茶葉中水浸出物以干態(tài)質(zhì)量分?jǐn)?shù)表示,公式為:水浸出物(%)=[1-(m1/M0×m)]×100,其中m1、m、M0分別表示干燥后茶渣質(zhì)量、試樣干物質(zhì)質(zhì)量以及試樣的質(zhì)量。

2.2 茶多酚和兒茶素含量的測(cè)定

徐立恒等通過茶多酚模型預(yù)測(cè)的系數(shù)為0.989。陳華才等利用兒茶素類物質(zhì)的預(yù)測(cè)模型,測(cè)出的系數(shù)為0.997。而且通過徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,對(duì)其模型進(jìn)行一系列的優(yōu)化最后測(cè)定的系數(shù)為0.992。

2.3 咖啡堿含量的測(cè)定

孫耀國(guó)等通過偏最小二乘法,建立了茶葉咖啡堿含量建模,測(cè)定系數(shù)為0.92。羅一帆等通過此種方法測(cè)定系數(shù)為0.96。

2.4 氨基酸含量的測(cè)定

徐立恒等通過偏最小二乘法等方法,構(gòu)建了炒青綠茶的氨基酸模型,測(cè)定相關(guān)系數(shù)為0.99。孫耀國(guó)等通過二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理建立了氨基酸模型,測(cè)定系數(shù)為0.99。

2.5 種類鑒定

LAIRS的定性分析,可以實(shí)現(xiàn)茶葉的種類鑒別以及質(zhì)量的檢測(cè),趙杰文等利用多元散射校正預(yù)處理、定標(biāo)波長(zhǎng)、馬氏距離識(shí)別模式,對(duì)龍井、鐵觀音等名茶進(jìn)行了種類鑒別,結(jié)果校正、預(yù)測(cè)集樣本分別為98.75%、95%。同時(shí),采用該技術(shù)對(duì)于不同區(qū)域烘青綠茶的產(chǎn)地鑒別,利用支持向量機(jī)模型,保證了預(yù)測(cè)率為100%。

3 遠(yuǎn)紅外技術(shù)在茶葉加工及制品中的應(yīng)用

針對(duì)遠(yuǎn)紅外技?xì)⑶嗉夹g(shù)的應(yīng)用,主要體現(xiàn)在對(duì)于殺青工藝的優(yōu)化,對(duì)于單機(jī)節(jié)能與改造。紅外干燥技術(shù)可以使茶葉內(nèi)內(nèi)外均勻受熱,像以往的炭火烘焙,同時(shí)結(jié)合該項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)嵤﹩螜C(jī)的節(jié)能和改造。最近的一項(xiàng)研究為同步滅酶脫水技術(shù)。同時(shí),遠(yuǎn)紅外技術(shù)在加工工藝上、設(shè)計(jì)節(jié)能和單機(jī)改造、連續(xù)化生產(chǎn)線以及遠(yuǎn)紅外耦合微波等加熱方法方面還需要不斷完善,從而更好地為茶葉加工工藝的優(yōu)化起到一定的基礎(chǔ)作用。

4 結(jié)語(yǔ)

通過對(duì)于茶葉檢測(cè)中近遠(yuǎn)紅外分析技術(shù)研究進(jìn)展的分析,發(fā)現(xiàn)近遠(yuǎn)紅外技術(shù)在茶葉的加工、品質(zhì)檢測(cè)、產(chǎn)地鑒別及真假質(zhì)量檢測(cè)方面有著很好的效果。但是,隨著計(jì)算機(jī)等先進(jìn)技術(shù)的不斷發(fā)展,茶葉中的遠(yuǎn)近紅外檢測(cè)技術(shù)也會(huì)更加完善。

參考文獻(xiàn):

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[4]吳全金,孫威江,吳占富.遠(yuǎn)紅外加熱技術(shù)在茶葉加工及制品中的研究進(jìn)展[J].農(nóng)機(jī)化研究,2014,36(4):220-224,228.

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